LNG is a representative imported cargo at Incheon Port and has a relatively high contribution to the increase/decrease in overall cargo volume at Incheon Port. In addition, in the view point of nationwide, LNG is the one of the most important key resource to supply the gas and generate electricity. Thus, it is very essential to identify the factors that have impact on the demand fluctuation and build the appropriate forecasting model, which present the basic information to make balance between supply and demand of LNG and establish the plan for power generation. In this study, different to previous research based on macroscopic annual data, the weekly demand of LNG is converted from the cargo volume unloaded by LNG carriers. We have identified the periodicity and correlations among internal and external factors of demand variability. We have identified the input factors for predicting the LNG demand such as seasonality of weekly cargo volume, the peak power demand, and the reserved capacity of power supply. In addition, in order to predict LNG demand, considering the characteristics of the data, time series prediction with weekly LNG cargo volume as a dependent variable and prediction through an artificial neural network model were made, the suitability of the predictions was verified, and the optimal model was established through error comparison between performance and estimates.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.3
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pp.1488-1494
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2011
In this paper, we propose an algorithm using linear regression model that forecasts the demand of heated water in winter. To supply heated water to apartments, stores and office buildings, Korea District Heating Corp.(KDHC) operates boilers including electric power generators. In order to operate facilities generating heated water economically, it is essential to forecast daily demand of heated water with accuracy. Analysis of history data of Kangnam Branch of KDHC in 2006 and 2007 reveals that heated water supply on previous day as well as temperature are the most important factors to forecast the daily demand of heated water. When calculated by the proposed regression model, mean absolute percentage error for the demand of heated water in winter of the year 2006 through 2009 does not exceed 3.87%.
In the present manufacturing environment, the appropriate decision making strategy has a significance and it should count on the fast-changing demand of customers. This research derives the optimal levels of the decision variables affecting the inventory related performance in multi-stage supply chain by using simulation and genetic algorithm. Simulation model helps analyze the customer service level of the supply chain computationally and the genetic algorithm searches the optimal solutions by interaction with the simulation model. Our experiments show that the integration approach of the genetic algorithm with a simulation model is effective in finding the solutions that achieve predefined target service levels.
This study examines the demand system of shrimp imported from top four countries and domestically produced by using AIDS (Almost Ideal Demand System) model. Top four import countries are Vietnam, Ecuador, China, and Malaysia based on the value of imports in 2021. As results of the analysis, the demand system of shrimp turn out to be below. First, the relationship of domestic shrimp and imported shrimp (Ecuadorian and Vietnamese) is identified as complements or substitutes depending on whether the income effect is considered. This result implies that imported shrimp supplements domestic supply against excess demand while homogeneous shrimp products competes with domestic shrimp in fish market. Second, the relationship among imported shrimps turned out to be both substitutes and complements. Especially, the Vietnamese shrimp is complementary with Chinese and Malaysian shrimp, but substitutes of Ecuadorian. It is assumed that adjoining Asian countries shares similar shrimp species and processing system which differentiates from Ecuadorian. Finally, the study included quarter as dummy variable and GDP as instrumental variable of expenditure in the model. The result confirmed that domestic shrimp is highly on demand during the main production season while imported shrimp is mainly demanded during the rest of the season.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.13
no.2
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pp.75-92
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1997
This paper is concerned with an estimation of optimal investment of road sector in 1996-2005. The main method is a Computable General Equilibrium (CGE) Model for Korea in which the optimal solution is derived in a recursively dynamic path. The model is composed of three main modules: the supply, the demand and the price. In this paper, the investment demand for the road is optimized with subject to national economic growth and price inflation. If the annual inflation level and the economic growth rate during 1996-2005 are set to 4.5%-5.0% and 6.0%-6.5% respectively, the optimal demand for the road investment is estimated as 155.1-180.1 trillion Won or 3.33%-3.89% of the GDP for ten years. It implies that the additional increase of the road investment by 0.61%-1.15% of the GDP is required for sustainable economic development, since the share of the road investment in the GDP of the latest 5 years has stayed around 2.27%. However, it is necessary to reduce construction investments on housing as well as to promote private financing of the road in order to maximize an efficiency of resource allocation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.4
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pp.108-114
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2021
Green colored citrus is the immature fruit of the field citrus crop in Jeju, and its demand has been growing recently as it is known to contain a large amount of carotinoid, pectin, and vitamin C. It differs from the traditional varieties of blue tangerine, which are green in February and turn in yellow in March-April. This study analyzed the effects of the increased demand in green citrus on the field citrus industry. For our analysis, a partial equilibrium supply-demand model was established with a dynamic recursive structure using data from 1989-2017. Model calibration was also conducted to determine the best supply-demand model and then, the impacts of increasing demand for green immature citrus in Jeju for 2018-2030 was simulated. The simulation results show that there is no significant impact on the producing area prior to 2022, but there is a distinguishable increase of 18ha in 2023, 52ha in 2025, and 142ha in 2030. It was also predicted that revenue would increase by KRW 7.75 billion on average from 2021-2030.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.1
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pp.16-26
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2011
Variable speed limit(VSL) is one of the highway ITS techniques designed to prevent accidents and traffic slow down by reducing congestion or speed variation between vehicles and lanes prior to arrive at the accident location by limiting speed. In Korea, while people have recognized the need for variable speed limit beginning with Seoul's urban expressway and installed facilities in order to provide guide for speed limit per lane and lane use, there has not been enough development of algorithm for internal administration as well as research on the basic principles behind administering variable speed limit. This study is for modeling and evaluating the VSL strategies based on the traffic flow theory. Supply-Demand method of the Cell Transmission Model is applied to demonstrate the traffic features and shockwaves to upstream of the bottleneck with/without VSL. We verified the explanation of Cell Transmission Model for the numerical example. and as the result, it is found that VSL strategies can reduce the total travel time in the congested section and variation of the speed. It means VSL is useful to improve the traffic condition and the safety on highway
The purpose of this study is to find out the factors which promoting career development of scientist and engineer laborforce. We made up three logit analysis models to figure out the factors affecting the career of scientist and engineer laborforce. Dependent variables were composed of job attributes in 2011, current job attribute, changing of working conditions, efforts of job seeking, university education, and personal characters. Three analysis model were composed of demand side model which including job attributes factors, supply side model which focus on employment or university education characters and total model including the demand and the supply factors. The results showed a stable career to the development of scientist and engineer laborforce's job attributes on the demand side than the supply side, such as a college education even more important. After all, the initial stable jobs and good matching policy were the most important policies to be seated in the science and engineering professions.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.40
no.1
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pp.68-77
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1998
The purpose of this paper is to establish a method estimating the daily urban water demand using statistical analysis that is used for developing the efficient management and operation of the water supply facilities, and accurary of the model is verified by error rate and F-value. The data used in this study were the daily urban water use, the weather conditions such as temperature, precipitation, relative humidity, etc, and the day of The week. The case study was taken placed for the city of Namwon in Korea. The raw data used in this study were rearranged either by month or by season for analysis purpose, and the statistical analysis was applied to the data to obtain the regression model As a result of this study, the linear regression model was developed to estimate the daily urban water use with weather condition. The regression constant and coefficients of the model were determined for each month of a year. The accuracy of the model was within 3% of average error and within 11% of maximum error. The resulting model was found to he useful to the practical operation and management of the water supply facilities.
The purpose of this study is to improve the present methodology-for the estimation of optimal water supply from an impounding reservoir. The stochastic reservoir storage model presented in this paper is believed to be rational in that. the probability of reservoir depletion (return period) is to be calculated for the various monthly demands and storage capacities. The monthly flows are used to derive the reservoir storage capacity-monthly demand-probability curves at Dalcheon damsite and Hongcheon damsite in Han river basin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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